Suntem încântați să împărtășim lansarea noastră de @psdnai, incubată de @StoryProtocol și posibilă numai de IP-ul programabil al @StoryProtocol!

Suntem încântați să împărtășim lansarea noastră de @psdnai, incubată de @StoryProtocol și posibilă doar prin IP-ul programabil al @StoryProtocol!

Super recunoscător pentru sprijinul continuu din partea @cdixon și @a16zcrypto!

Sunt încântat să împărtășesc pe @BloombergTV lansarea viitoare a @psdnai (Poseidon AI), incubată de Story și construită pe Story Blockchain.

Următorul val de inteligență artificială nu va trăi doar în browserul tău. Iar frontiera nu este calculul sau modelele. În curând – rămâneți pe fază.

Aria la Camera Lorzilor 🇬🇧 Ne alăturăm unui panel despre inteligența artificială și industriile creative săptămâna viitoare la Londra, găzduit de @WIRED Summer Lab și @aifaventures. Aria @PalomarRo va vorbi alături de lideri din muzică, modă, film și artă.

<Povestea, câștigând un nou impuls> O nouă figură s-a alăturat @StoryProtocol, care remodelează industria de conținut prin tokenizarea IP. El este Sandeep Chinchali, profesor la UT Austin și expert în inteligență artificială, robotică și sisteme distribuite. Sandeep Chinchali, fost cercetător NASA, a studiat AI generativă și robotică cloud la Stanford, iar în prezent este profesor la UT Austin, ocupându-se de conducerea autonomă și modelele de învățare automată distribuită. În timpul cercetărilor sale, a instalat cutii negre direct în vehicule pentru a colecta date din lumea reală, analizând scene rare cunoscute sub numele de evenimente "cu coadă lungă". El și-a dat seama profund de importanța calității și rarității datelor prin etichetarea acestor date și antrenarea modelelor AI ușoare pe hardware TPU de învățare profundă. În acest proces, și-a pus o întrebare. "Pentru ca AI să funcționeze corect în realitate, are nevoie de date de calitate, nu doar de modele. Și pentru a colecta aceste date în mod voluntar, este necesară o structură eficientă de stimulare." A găsit răspunsul la Story. @StoryProtocol definește datele nu doar ca o resursă, ci ca IP și construiește un sistem de recompensă on-chain. Colectarea datelor rare → Etichetarea → Sinteza → Înregistrarea în lanț → Distribuirea redevențelor Fiecare pas este urmărit în mod transparent pe lanț. Profesorul Sandeep explică după cum urmează. "Înregistrez o scenă rară de conducere surprinsă de camera mea de bord pe Story, iar un prieten o etichetează. Pe baza acestui lucru, AI creează date sintetice, generând IP conectat la fiecare pas, iar redevențele sunt distribuite automat tuturor contribuitorilor." În calitate de Chief AI Officer al Story, profesorul Sandeep Chinchali va conduce strategia generală AI, infrastructura de date de învățare în lanț și proiectarea unui sistem de recompensă a datelor distribuite. El definește valoarea datelor după cum urmează. "Datele sunt noul IP."

Am întrebat @SPChinchali despre rolul PI în era IA. "În esență, toate seturile de date publice au o licență necomercială. "Uneori, modelele de inteligență artificială generativă care creează imagini ar fi putut fi antrenate pe date nesigure IP și nici măcar nu pot folosi date sintetice." "Ceea ce @StoryProtocol concentrează cu adevărat este următoarea generație de modele de fundație." "Nu poți pur și simplu să răzuiești aceste date pe internet."

O echipă de agenți AI

Mi-am petrecut cariera urmărind o întrebare: Cum adunăm datele potrivite pentru a face AI să funcționeze în lumea reală? De la laboratoarele de la Stanford la sălile de clasă de la UT Austin, am căutat peste tot. Răspunsul nu este un alt laborator de inteligență artificială, ci un blockchain construit pentru a trata datele ca IP. De aceea mă alătur @StoryProtocol ca Chief AI Officer. La Stanford, am studiat "robotica în cloud", modul în care flotele de roboți ar putea folosi calculul distribuit pentru a învăța împreună. Am montat chiar și o cameră de bord în mașină pentru a rezolva acest lucru: Dacă roboții ar putea încărca doar 5-10% din ceea ce văd, cum alegem cele mai valoroase date? Cele mai multe erau imagini plictisitoare de pe autostradă. Dar <1% au surprins scene rare: Waymos autonome, șantiere de construcții, oameni imprevizibili. Aceste date "cu coadă lungă" au făcut modelele mai inteligente. L-am etichetat manual, chiar am plătit serviciul de etichetare Google Cloud pentru a-mi adnota filmările cu concepte de nișă precum "unitate LIDAR" și "vehicul autonom" și am antrenat modele care rulau pe un TPU de dimensiune USB. Dar mediul academic nu merge atât de departe. La UT Austin, întrebările mele s-au schimbat: → Cum colectăm date rare pentru a îmbunătăți ML? → Ce sisteme de stimulente funcționează de fapt? Asta m-a atras în criptomonede – blockchain-uri, economii de token-uri, chiar și DePIN. Am scris articole despre ML descentralizat, dar încă mă întrebam: cine construiește de fapt această infrastructură? Din întâmplare, am întâlnit echipa Story. Am fost invitat să țin un discurs la biroul lor din Palo Alto. Era ora 6 seara, camera era încă plină. Am divagat despre "AI neuro-simbolic" și am încheiat cu un slide numit "A Dash of Crypto". Acea discuție s-a transformat într-un rol consultativ, care acum s-a transformat în ceva mult mai mare. Suntem într-un moment crucial. Calculul este în mare parte rezolvat. Arhitecturile modelelor sunt copiate peste noapte. Adevăratul șanț sunt datele. Nu a răzuit Reddit. Nu un limbaj nesfârșit. Dar date din lumea reală, cu coadă lungă, care antrenează inteligența artificială încorporată – roboți, AV-uri, sisteme care navighează în lumea noastră dezordonată. Imaginați-vă asta: surprind o scenă rară de conducere pe camera de bord și o înregistrez pe Story. Un prieten îl etichetează. Un agent AI creează variante sintetice. Pe lanțul structurat grafic al Story, fiecare devine IP legat. Redevențele se întorc automat. Toată lumea este plătită, fiecare pas fiind urmăribil în lanț. De aceea acum sunt Chief AI Officer la Story, construind șinele pentru date de antrenament descentralizate, aprobate de IP. Este timpul să facem din date noul IP. Povestea este locul potrivit pentru a face acest lucru. Multe altele vor veni în curând. Să mergem.